发明创造名称：智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置及方法
外观设计名称：
决定号：189077
决定日：2019-09-05
委内编号：1F264011
优先权日：
申请（专利）号：201710765198.6
申请日：2017-08-30
复审请求人：国网安徽省电力公司电力科学研究院 国家电网公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：张潇
合议组组长：许彦
参审员：陈祥
国际分类号：G08B17/00,G08B25/10,G08B29/18
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求要求保护的技术方案与作为最接近现有技术的一篇对比文件相比存在区别技术特征，但上述区别技术特征中部分在其他对比文件中公开，且解决了相同的技术问题，部分是本领域技术人员在对比文件公开的基础上结合公知常识容易想到的，则该权利要求不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201710765198.6、名称为“智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置及方法”的发明专利申请（下称本申请），本申请的申请日为2017年08月30日，公开日为2017年11月07日，申请人为国网安徽省电力公司电力科学研究院，国家电网公司。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年09月04日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1不符合专利法第22条第3款的规定。驳回决定所依据的文本为：申请日提交的说明书摘要、说明书第1-63段、说明书附图1-2、摘要附图,2018年07月27日提交的权利要求第1项。驳回决定引用如下对比文件：
对比文件1：CN103116961A，公开日为2013年05月22日；
对比文件2：CN105185022 A，公开日为2015年12月23日；
对比文件3：CN203101310U，公开日为2013年07月31日。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置，其特征在于，包括工控主机、火灾探测综合系统及无线通讯模块，工控主机通过无线通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接，实现信息互联互通，并将所得到的火灾信息及时传送至工控主机，工控主机采用BP神经网络算法的信息融合分析对多台火灾探测综合主机同步探测的数据进行融合处理，工控主机利用无线通讯模块使得系统所得到的火灾信息及时传送至值班室的上位机；
其中所述火灾探测综合系统包括火灾探测综合主机以及连接到火灾探测综合主机的主动吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统及电缆测温探测系统，所述无线通讯模块，安装布置在火灾探测综合主机、吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统及电缆测温探测系统内；
所述吸气式气体探测器系统，包括多个取样模块、抽气单元、分析模块，取样模块通过抽气单元连接到分析模块，取样模块配合抽气单元主动地采集探测区域内的空气样本，分析模块用来分析是否存在火灾；
每个取样模块，包括依次由多个过滤器、多个电磁阀、管路分解器、三通阀、第一三通连接组成的抽气单元进口管路，还包括依次由第一流量计、第三三通、针阀连接组成的抽气单元出口管路，所述电磁阀与过滤器数量相同且一一对应；
每个取样模块还包括由依次连接的氮气钢瓶、所述三通阀、所述管路分解器、所述多个电磁阀、所述多个过滤器组成的吹扫管路；
所述抽气单元，包括第一、二抽气泵、第二三通、冷凝器、蠕动泵，第一、二抽气泵进口分别连接气单元进口管路的第一三通、第一、二抽气泵出口分别连接第二三通，冷凝器入口与第二三通连接，冷凝器出口连接抽气单元出口管路的第一流量计，抽气单元用于抽取通过取样模块的空气样本送至分析模块进行分析；
所述分析模块包括无线通讯模块、依次由第二流量计、CxHy、CO、SOx、NOx、CO2、HCl、NH3和H2S传感器组成的分析管路，还包括由取样模块针阀出口、第一温度计、第一湿度计组成的恒温恒湿确认管路，以及用于采集分析模块安装现场的数据的第二温度计和第二湿度计；
所述复合式火灾探测系统包括多台复合式火灾探测器、多个无线通讯模块，多个无线通讯模块安装在相应复合式火灾探测器内；
电缆测温探测系统由多个无线通讯模块、多台电缆测温变送器与多个电缆测 温传感器连接组成，多个无线通讯模块安装在多台电缆测温变送器内，其数量一一对应，多个电缆测温传感器分成若干组，每台电缆测温变送器连接一组电缆测温传感器；
基于所述的智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置进行极早期预警的方法包括下述步骤：
步骤1，首先通过典型电缆的热重-红外-质谱联用实验，获得电缆热解参数和早期特征，并根据电缆带电燃烧试验，获得了电缆带电燃烧的早期特征，联合相关特征，确立基于电力电缆火灾极早期探测的特征气体，根据上述特征气体及其含量训练装置的BP神经网络算法；
步骤2，布置上述智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置；
步骤3，开启装置进行火灾极早期预警，作业时，通过分布在被保护区域内的取样模块上的取样口主动采集空气样本，并通过抽气单元送至分析模块中，然后，通过无线通讯模块传送到火灾探测综合主机，连接吸气式气体探测器系统和电缆测温探测系统的火灾探测综合主机、连接复合式火灾探测系统的火灾探测综合主机的数据均通过无线通讯模块传送到工控主机，结合吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统、电缆测温探测系统数据，运用基于神经模糊算法的信息融合技术对同步探测的多个信息进行合理支配与使用，将各种传感器互补与冗余信息依据优化准则组合起来，进行处理和综合，给出准确的信号提示，并根据使用者事先确定的报警设置灵敏度级别发出火灾警报。”
驳回决定认为：
权利要求1请求保护一种智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置，其与对比文件1相比，其区别在于：（1）该权利要求用于对电缆火灾进行预警，且测温探测系统为电缆测温探测系统，工控主机利用通讯模块使得系统所得到的火灾信息及时传送至值班室的上位机。（2）还包括无线通讯模块，工控主机通过无线通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接，实现信息互联互通，采用的是BP神经网络算法，所述火灾探测综合系统包括火灾探测综合主机以及连接到火灾探测综合主机的各个探测系统，探测系统还包括复合式火灾探测系统，所述无线通讯模块安装布置在火灾探测综合主机、以及各探测系统内；复合式火灾探测系统包括多台复合式火灾探测器、多个无线通讯模块，多个无线通讯模块安装在相应复合式火灾探测器内；电缆测温探测系统由多个无线通讯模块、多台电缆测温变送器与多个电缆测温传感器连接组成，多个无线通讯模块安装在多台电缆测温变送器内，其数量一一对应，多个电缆测温传感器分成若干组，每台电缆测温变送器连接一组电缆测温传感器。（3）所述吸气式气体探测器系统，包括多个取样模块、抽气单元、分析模块，取样模块通过抽气单元连接到分析模块，取样模块配合抽气单元主动地采集探测区域内的空气样本，分析模块用来分析是否存在火灾；每个取样模块，包括依次由多个过滤器、多个电磁阀、管路分解器、三通阀、第一三通连接组成的抽气单元进口管路，还包括依次由第一流量计、第三三通、针阀连接组成的抽气单元出口管路，所述电磁阀与过滤器数量相同且一一对应；每个取样模块还包括由依次连接的氮气钢瓶、所述三通阀、所述管路分解器、所述多个电磁阀、所述多个过滤器组成的吹扫管路；所述抽气单元，包括第一、二抽气泵、第二三通、冷凝器、蠕动泵，第一、二抽气泵进口分别连接气单元进口管路的第一三通、第一、二抽气泵出口分别连接第二三通，冷凝器入口与第二三通连接，冷凝器出口连接抽气单元出口管路的第一流量计，抽气单元用于抽取通过取样模块的空气样本送至分析模块进行分析；所述分析模块包括无线通讯模块、依次由第二流量计、CxHy、CO、SOx、NOx、CO2、HCl、NH3和H2S传感器组成的分析管路，还包括由取样模块针阀出口、第一温度计、第一湿度计组成的恒温恒湿确认管路，以及用于采集分析模块安装现场的数据的第二温度计和第二湿度计。（4）首先通过典型电缆的热重一红外－质谱联用实验，获得电缆热解参数和早期特征，并根据电缆带电燃烧试验，获得了电缆带电燃烧的早期特征，联合相关特征，确立基于电力电缆火灾极早期探测的特征气体，根据上述特征气体及其含量训练装置的BP神经网络算法；采集时，空气样本是先送至分析模块中，然后，通过无线通讯模块传送到火灾探测综合主机，连接吸气式气体探测器系统和电缆测温探测系统的火灾探测综合主机、连接复合式火灾探测系统的火灾探测综合主机的数据均通过无线通讯模块传送到工控主机，结合吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统、电缆测温探测系统数据，再运用神经模糊算法来进行信息的处理，将各种传感器互补与冗余信息依据优化准则组合起来，并根据使用者事先确定的报警设置灵敏度级别发出火灾警报。上述区别技术特征或被对比文件2、3公开，或属于本领域的常用技术手段，因此权利要求1相对于对比文件1-3以及本领域的公知常识不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2018年10月26日向国家知识产权局提出了复审请求，未修改申请文件。复审请求人认为：
1、对比文件都未涉及“集中吸入式电缆检测特征采集与训练方案”以及采集“基于典型电缆的热重一红外一质谱联用实验获取的电缆热解参数和早期特征”，对比文件2虽然涉及BP神经网络建模的概念，但是基于神经网络算法进行特征提取，根本不涉及本申请针对“集中吸入式电缆燃烧后如何检测特征以及监测何种特征”样本采集设计方案，更不涉及电缆热分解阶段即能给出及时的报警。
2、对比文件均未涉及本申请的传感互补以及灵敏调节方案。本申请在电缆热分解阶段即能给出及时的报警，大大提高了对电缆火灾早期（过热、闷烧、低热辐射和无可见烟雾生成阶段）的探测和预警，可以在火灾形成前极早期发现风险隐患，将火灾风险概率降到最小。
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年11月07日依法受理了该复审请求，并将本案转送至原审查部门进行前置审查。原审查部门在前置审查意见书中坚持原驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年05月20日向复审请求人发出复审通知书，指出：
本申请权利要求1与对比文件1相比，区别在于：（1）用于对电缆火灾进行预警，测温探测系统为电缆测温探测系统，电缆测温探测系统，电缆测温探测系统由多个无线通讯模块、多台电缆测温变送器与多个电缆测温传感器连接组成，多个无线通讯模块安装在多台电缆测温变送器内，其数量一一对应，多个电缆测温传感器分成若干组；每台电缆测温变送器连接一组电缆测温传感器；工控主机利用无线通讯模块使得系统所得到的火灾信息及时传送至值班室的上位机；（2）权利要求1的预警装置还包括无线通讯模块，火灾探测综合系统还包括火灾探测综合主机以及连接到火灾探测综合主机的各个探测系统，探测系统还包括复合式火灾探测系统，无线通讯模块安装布置在火灾探测综合主机、以及各探测系统内，工控主机通过无线通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接，实现信息互联互通，采用的是BP神经网络算法进行信息融合处理；复合式火灾探测系统包括多台复合式火灾探测器、多个无线通讯模块，多个无线通讯模块安装在相应复合式火灾探测器内；（3）具体限定了吸气式气体探测器系统及其各组成部分的结构，即所述吸气式气体探测器系统的取样模块为多个，取样模块通过抽气单元连接到分析模块，分析模块用来分析是否存在火灾；每个取样模块，包括依次由多个过滤器、多个电磁阀、管路分解器、三通阀、第一三通连接组成的抽气单元进口管路，还包括依次由第一流量计、第三三通、针阀连接组成的抽气单元出口管路，所述电磁阀与过滤器数量相同且一一对应；每个取样模块还包括由依次连接的氮气钢瓶、所述三通阀、所述管路分解器、所述多个电磁阀、所述多个过滤器组成的吹扫管路；所述抽气单元，包括第一、二抽气泵、第二三通、冷凝器、蠕动泵，第一、二抽气泵进口分别连接气单元进口管路的第一三通、第一、二抽气泵出口分别连接第二三通，冷凝器入口与第二三通连接，冷凝器出口连接抽气单元出口管路的第一流量计，抽气单元用于抽取通过取样模块的空气样本送至分析模块进行分析；所述分析模块包括无线通讯模块、依次由第二流量计、CxHy、CO、SOx、NOx、CO2、HCl、NH3和H2S传感器组成的分析管路，还包括由取样模块针阀出口、第一温度计、第一湿度计组成的恒温恒湿确认管路，以及用于采集分析模块安装现场的数据的第二温度计和第二湿度计。（4）限定了预警装置的预警方法，即包括步骤1，通过典型电缆的热重一红外一质谱联用实验，获得电缆热解参数和早期特征，并根据电缆带电燃烧试验，获得了电缆带电燃烧的早期特征，联合相关特征，确立基于电力电缆火灾极早期探测的特征气体，根据上述特征气体及其含量训练装置的BP神经网络算法；步骤2，采集的空气样本是先送至分析模块中，然后，通过无线通讯模块传送到火灾探测综合主机，再由火灾探测综合主机传送到工控主机，结合吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统、电缆测温探测系统数据，再运用神经模糊算法来进行信息的处理，将各种传感器互补与冗余信息依据优化准则组合起来，并根据使用者事先确定的报警设置灵敏度级别发出火灾警报。上述区别技术特征或被对比文件2、3公开，或属于本领域公知常识，因此权利要求1相对于对比文件1-3和本领域公知常识不具备创造性，不符合专利法第222条第3款的规定。
复审请求人于2019年06月18日提交了意见陈述书，未修改申请文件。复审请求人认为：
融合分析吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统及电缆测温探测系统的数据，实现尽可能早的对电缆火灾进行预警是本发明改进的核心点。对比文件1仅公开了吸气式气体探测方式，对比文件2仅公开了采用复合传感器的复合式火灾探测系统，现有技术中并没有给出两种或者两者以上火灾探测系统综合利用的启示。
虽然无线通讯是长用的信息传输方式，但是在火灾预警领域，由于其特殊性，而且都是采用一个火灾探测系统，因此，通常火灾探测报警系统的通信及数据通过采用现场布线的方式进行传递的，本申请背景技术部分也详细叙述了原因，因此，“工控主机通过无线通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接，工控主机利用无线通讯模块使得系统所得到的火灾信息及时传送至值班室的上位机，所述无线通讯模块，安装布置在火灾探测综合主机、吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统及电缆测温探测系统内。”这一特征并非本领域技术人员容易想到的。
对比文件3与火灾检测没有任何关系，没有给出任何应用于火灾提前检测的启示。 对比文件3是在实验炉已经燃烧的情况下进行检测，为了对建筑构件在不同氧含量情况下的耐火性能进行评价，因此，其事先是知道实验炉的位置，无须布局多个取样模块以及多个过滤器、多个电磁法进行分布式的检测，从对比文件3并不能够得出需要获取多个位置采样数据的启示，也就没有必要进行如该权利要求3的零部件的连接。
因此权利要求1的技术方案具备专利法第22条第3款规定的创造性。
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，依法作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
在复审程序中，申请文件未作修改，因此本决定以驳回决定针对的文本，即申请日提交的说明书摘要、说明书第1-63段、说明书附图1-2、摘要附图,2018年07月27日提交的权利要求第1项为基础作出。
2、有关创造性的问题
专利法第22条第3款规定，创造性是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果一项权利要求要求保护的技术方案与作为最接近现有技术的一篇对比文件相比存在区别技术特征，但上述区别技术特征中部分在其他对比文件中公开，且解决了相同的技术问题，部分是本领域技术人员在对比文件公开的基础上结合公知常识容易想到的，则该权利要求不具备创造性。
权利要求1请求保护一种智能型集中吸入式电缆火灾极早期预警装置，对比文件1公开了一种基于电子鼻技术的密闭空间火灾探测报警系统及方法，其公开了（参见说明书第0004-0047段，图1-4）以下内容：该系统提取火灾特征气体变化规律，实时在线分析、学习，智能判断，以便于在极早期发现火灾，该包括采样管、过滤装置、三个气体传感器、温度传感器、传感器供电单元、传感器控制单元、信号采集单元、信号调理单元、监控主机、声光报警装置、流量计、真空泵、三通电磁阀和尾气处理装置，三个气体传感器和温度传感器放置在气体分析腔中。监控主机设置有火灾监控主程序和PNN神经网络在线训练算法，能够实时识别火灾并给出报警、在线更新PNN神经网络和储存数据。正常状态下，三通电磁阀连通空气，流量计控制真空泵抽气速度，密闭空间的气体通过采样管，经过过滤装置进入气体分析腔，采样管的空气同时送入3个气体传感器1-3。四个传感器采集的信号经信号采集单元和信号调理单元处理后，送入监控主机进行分析。常见的密闭空间包括某些配电柜、机房、物资货舱、飞机货舱和航天舱等。
本发明方法的步骤如下：（1）首先进行火灾事故调查，发现主要火灾风险为其中的线缆、电路板等过热或短路。因此，可针对这凡种情况进行模拟实验。（2）通过气体传感器及温度传感器获得模拟火灾现场数据，根据模拟试验所得数据，对PNN神经网络模型进行离线训练；对数据归一化后，进行PCA主成分分析，利用前三个主成分，即投入正参数，组成新的样本集，并应用于新建PNN网络模型的训练。当输出期望满足要求时，终止训练，将形成的PNN网络模型输入到监控主机中（相当于根据实验获得的早期特征，训练装置的神经网络算法；（3）将训练好的PNN网络模型写入监控主机；将系统采样管置于待监测密闭空间，三通电磁阀接通空气，开启传感器供电单元和控制单元，打开真空泵开始抽气，并启动监控主机；从监控现场采集的数据通过PNN网络模型获得火灾发生概率，结合预警时间判断机制进行实时火灾识别；（4）利用获得的监控现场实时数据对PNN神经网络模型进行在线训练。
将对比文件1与权利要求1相比较可知，对比文件1中的火灾探测报警系统可通过真空泵进行吸入式气体探测、智能判断从而对极早期火灾进行预警，属于一种智能型集中吸入式线缆火灾极早期预警装置；本发明要实时火灾识别，必然要布置好智能型集中吸入式火灾极早期预警装置，开启装置进行火灾极早期预警；对比文件1中的监控主机对应于权利要求1的工控主机；采样管、过滤装置用于实现取样功能，属于一种取样模块；真空泵、流量计用于抽取采样气体，属于一种抽气单元；三个气体传感器、流量计对应于分析模块；密闭空间对应于保护区域；采样管、过滤装置、真空泵、流量计、三个气体传感器构成了一种主动吸气式气体探测器系统，采样管、过滤装置、真空泵、流量计和温度传感器构成了一种测温探测系统，因此对比文件1的采样管、过滤装置、真空泵、流量计、三个气体传感器和温度传感器等的组合构成了一种火灾探测综合系统；对比文件1的步骤1-2对应于权利要求1的特征“通过实验，获得受热后的参数和早期特征，联合相关特征，确立火灾极早期探测的特征气体，根据特征气体及其含量训练装置的神经网络算法；对比文件1的步骤3对应于权利要求1中的特征“作业时，通过分布在被保护区域内取样模块上的取样口主动采集空气样本，并通过抽气单元送至分析模块中，然后传送到火灾探测综合主机、工控主机，结合吸气式气体探测器系统、测温探测系统数据，运用基于神经网络算法的信息融合技术对同步探测的多个信息进行合理支配与使用，将各种传感器信息进行处理和综合，给出准确的信号提示，发出火灾报警”。
因此，本申请权利要求1与对比文件1相比，区别在于：
（1）权利要求1用于对电缆火灾进行预警，测温探测系统为电缆测温探测系统，电缆测温探测系统由多个无线通讯模块、多台电缆测温变送器与多个电缆测温传感器连接组成，多个无线通讯模块安装在多台电缆测温变送器内，其数量一一对应，多个电缆测温传感器分成若干组；每台电缆测温变送器连接一组电缆测温传感器；工控主机利用无线通讯模块使得系统所得到的火灾信息及时传送至值班室的上位机；
（2）权利要求1的预警装置还包括无线通讯模块，火灾探测综合系统还包括火灾探测综合主机以及连接到火灾探测综合主机的各个探测系统，探测系统还包括复合式火灾探测系统，无线通讯模块安装布置在火灾探测综合主机、以及各探测系统内，工控主机通过无线通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接，实现信息互联互通，采用的是BP神经网络算法进行信息融合处理；复合式火灾探测系统包括多台复合式火灾探测器、多个无线通讯模块，多个无线通讯模块安装在相应复合式火灾探测器内；
（3）具体限定了吸气式气体探测器系统及其各组成部分的结构，即所述吸气式气体探测器系统的取样模块为多个，取样模块通过抽气单元连接到分析模块，分析模块用来分析是否存在火灾；每个取样模块，包括依次由多个过滤器、多个电磁阀、管路分解器、三通阀、第一三通连接组成的抽气单元进口管路，还包括依次由第一流量计、第三三通、针阀连接组成的抽气单元出口管路，所述电磁阀与过滤器数量相同且一一对应；每个取样模块还包括由依次连接的氮气钢瓶、所述三通阀、所述管路分解器、所述多个电磁阀、所述多个过滤器组成的吹扫管路；所述抽气单元，包括第一、二抽气泵、第二三通、冷凝器、蠕动泵，第一、二抽气泵进口分别连接气单元进口管路的第一三通、第一、二抽气泵出口分别连接第二三通，冷凝器入口与第二三通连接，冷凝器出口连接抽气单元出口管路的第一流量计，抽气单元用于抽取通过取样模块的空气样本送至分析模块进行分析；所述分析模块包括无线通讯模块、依次由第二流量计、Cx珠、CO、sox、NOx、COZ、HCL、NH：和HZs传感器组成的分析管路，还包括由取样模块针阀出口、第一温度计、第一湿度计组成的恒温恒湿确认管路，以及用于采集分析模块安装现场的数据的第二温度计和第二湿度计。
（4）限定了预警装置的预警方法，即包括步骤1，通过典型电缆的热重一红外一质谱联用实验，获得电缆热解参数和早期特征，并根据电缆带电燃烧试验，获得了电缆带电燃烧的早期特征，联合相关特征，确立基于电力电缆火灾极早期探测的特征气体，根据上述特征气体及其含量训练装置的BP神经网络算法；步骤2，采集的空气样本是先送至分析模块中，然后，通过无线通讯模块传送到火灾探测综合主机，再由火灾探测综合主机传送到工控主机，结合吸气式气体探测器系统、复合式火灾探测系统、电缆测温探测系统数据，再运用神经模糊算法来进行信息的处理，将各种传感器互补与冗余信息依据优化准则组合起来，并根据使用者事先确定的报警设置灵敏度级别发出火灾警报。
基于上述区别可以确定，该权利要求相对于对比文件1实际要解决的技术问题是：（1）如何对电缆火灾进行极早期预警，如何使得值班人员知晓火灾警情；（2）如何传输信号、选用何种算法进行信息融合处理以提高电缆火灾预警的效率性和准确性、如何构建火灾探测综合系统。（3）如何设置主动式吸气探测器；（4）训练针对电缆极早期火灾的神经网络算法、如何构建实际的探测流程。
对于上述区别（1），对比文件1已经公开了对线缆火灾进行极早期预警，且由温度传感器和气体传感器获得模拟火灾现场数据，对比文件1公开了采样气体送入温度传感器，温度传感器用于获取由线缆过热引起的空气升温的数据，其目的也是为了判断电缆是否存在温度升高这一现象，且由于电缆是线缆的一种，而采用电缆测温探测系统直接获取电缆温度的方式属于本领域的公知技术，因此，本领域技术人员容易想到通过直接获取电缆的温度的电缆测温探测系统来代替对比文件1中的测温方式，以利用对比文件1中的预警系统来实现对电缆火灾的极早期预警；而利用无线通讯模块、电缆测温变送器与电缆测温传感器来构建电缆测温探测系统是常见的测温方式。另外为了使得值班人员能够及时获知灾情，本领域技术人员容易想到利用无线通讯模块将火灾信息传送给值班室的上位机。
对于上述区别（2），对比文件2公开了一种基于多传感器信息融合的变电站火灾探测系统，并具体公开了以下技术特征（参见说明书第0004-0057段、图1-3）：该系统包括吸式复合探测机构、第一监测主机2（相当于火灾探测综合主机）、SF6探测器23和第二监测主机24（相当于另一个火灾探测综合主机）、监控平台3（相当于工控主机）。复合探测机构和SF6探测器分别连接到第一监测主机2和第二监测主机24。吸气式复合探测机构包括吸气泵4、吸气管道5以及3个复合探测器6。监控平台3通过Internet网、第三通信模块14、第六通信模块31分别与第一监测主机2和第二监测主机24连接（相当于工控主机通过通信模块与各火灾探测综合系统的火灾探测综合主机连接）；3个第一通信模块H均安装布置在3个复合探测器6内，每个复合探测器内设有2个特征传感器，第二通信模块12和第三通信模块14安装在第一监测主机12内；监控平台3采用BP神经网络算法对二台监测主机2、24同步探测的多个火灾特征信息数据进行融合处理；
由上可知，对比文件2已经公开了区别（2）中的每个探测系统连接到火灾探测综合主机上，探测系统可采用复合式火灾探测系统，通讯模块安装布置在火灾探测综合主机和各探测系统内，复合式火灾探测系统包括多台复合式火灾探测器和多个安装在探测器内的通讯模块，以及采用BP神经网络算法进行信息融合处理等内容，且上述内容在对比文件2中所起作用与其在本申请中为解决其技术问题所起作用相同，都是用于构建一套能够快速、准确、多方位对火灾进行预警的系统，因此由对比文件2，本领域技术人员容易想到在对比文件1中再增加复合式火灾探测系统以便更全面的获取火灾监测参数以及采用BP神经网络算法对各个探测系统检测数据进行信息融合处理以提高预警的准确性；
而无线传输是常见的信息传输方式，本领域技术人员很容易想到采用无线通信模块作为通讯模块来实现信息的互联互通。电缆测温变送器与电缆测温传感器来构建电缆测温探测系统是常见的测温方式。另外为了使得值班人员能够及时获知灾情，本领域技术人员容易想到利用无线通讯模块将火灾信息传送给值班室的上位机。
对于区别（3），对比文件3公开了（参见说明书第0008-0036段、图1）一种耐火极限试验中烟气氧浓度测量装置，并具体公开了以下技术特征：包括采样探头1（对应于采样模块）、降温金属管2、冷凝器3、采样泵4（对应于抽气泵、抽气单元）、过滤柱5、流量计6、蠕动泵7、顺磁式氧分析仪10（对应于分析模块）、计算机11。其中采样探头1与降温金属管2相连，降温金属管2与冷凝器3的进气口相连，冷凝器3的出气口通过连接管与采样泵的进气口相连（对应于抽气单元进口管路），采样泵4的出气口通过连接管连接过滤住5的进气口，过滤柱5的出气口通过连接管连接流量计6的进气口，流量计6的出气口通过连接管连接顺磁式氧分析仪10的进气口（对应于抽气单元出口管路）。应用时首先开启采样泵4，调节流量计6使装置内烟气的流量达到要求，然后由采样探头1在烟气中取样，高温的烟气经过降温金属管2再进入冷凝器3降温并除去烟气中的水分，冷凝器的冷却水进入积液杯8，到一定高度时积液杯8的阀门打开，开启蠕动泵7将积液排走。经过冷凝器后的烟气，在采用泵4的作用下进入过滤柱，通过过滤柱5进一步除去烟气中的水分及部分杂质，之后再经过流量计6，最后进入顺磁式氧分析仪10对烟气进行分析。
可见对比文件3已经公开了该装置具有采样探头1（对应于取样单元）、采样泵4（对应于抽气泵、抽气单元）以及顺磁式氧分析仪10（对应于分析模块），上述取样模块是通过抽气单元连接到分析模块的，取样模块包括抽气单元进口管路和抽气单元出口管路，抽气单元出口管路上设有流量计、过滤柱（对应于过滤器）；抽气单元包括采样泵、冷凝器、蠕动泵，抽气单元用于抽取通过取样模块的空气样本送至分析模块进行分析，冷凝器可降温并除去烟气中的水分。上述内容在对比文件3中所起作用与其在本申请中为解决其技术问题所起作用相同，都是更好地对气体进行主动式吸气式探测并保证采集气体恒温恒湿，因此对本领域技术人员来说，可以得到启示将对比文件3将上述技术手段应用于对比文件1中；而过滤器的位置是可以根据需要来设置的，将其设置在抽气单元的进口管路上是本领域技术人员容易想到的；为了能够全方面的对火灾气体进行监测，本领域技术人员容易想到设置多个取样模块、获取多个采样点的数据，且利用相应数量的电磁阀、管路分解器、三通阀、针阀、三通等来进行管路连接，而各部件之间的排列顺序和数量是可以根据需要来设定的，不需要本领域技术人员付出创造性的劳动。此外为了防止取样管路被堵塞而导致无法进行数据采集，在气体探测系统中，本领域技术人员常常会设置相应的吹扫管路，而吹扫电路的具体构成属于本领域的常规技术手段。
同时对比文件2已公开了（参见第0040段）：采集监测现场的温度、湿度、CO浓度、CO：浓度、HCL浓度、50：浓度、NOx浓度等；在此基础上，本领域技术人员容易想到还可以对火灾气体中的其他气体参数，例如Cx珠、HZS气体进行分析，并利用相应的传感器和无线通讯模块来构成分析模块；对比文件2还公开了（参见第0024段）“部分采集量（如温度、湿度等）受外界环境变化影响明显，采集系统无从区分是环境条件变化引起或是火灾发展过程引起。环境条件在不同的季节有不同的基数，如果不加区别采用统一的分析算法，则会造成较大的偏差因此系统根据一年中不同日期平均温湿的变化趋势对温湿度指标进行修正，提升判断准确率”。可见对比文件2已经给出了需对环境中的温度、湿度进行修正以保证测量准确性的启示，由此本领域技术人员容易想到设置温、湿度传感器来检测环境中的温、湿度信息。同时为了保证检测结果准确，在分析模块中设置温度计、湿度计监测采样气体以确认气体处于恒温恒湿状态是本领域技术人员容易想到的。
对于区别（4），结合对区别（1）的评述可知，对比文件1已经公开了可以对电缆火灾的极早期预警，进行线缆火灾极早期模拟实验，根据模拟试验所得数据，对神经网络模型进行训练。而实验的目的就是模拟线缆火灾极早期现象，其所得数据必然是线缆火灾极早期的特征参数，因此当要进行电缆极早期火灾预警时，其构建训练算法所采用的参数必然是电缆在火灾极早期所表征出来的参数，而热重一红外一质谱联用实验是本领域公知的物质受热特性分析方法，因此本领域技术人员容易想到将其应用于电缆并采用区别（4）中步骤1的方式。
对比文件2公开了（参见说明书第0005-0037段）一种基于多传感器信息融合的变电站火灾探测信息融合方法，并具体公开了以下技术特征：应用BP神经网络作为特征融合器对信息层信息进行特征提取，对特征信息进行综合分析与处理，包括的建模、训练及应用，利用特征层融合的结果，应用模糊推理算法对特征信息进行进一步综合处理与分析。复合探测器中的特征传感器实时采集吸气管道传输过来的火灾特征气体（相当于空气样本），并由第一A心模块8进行处理，供第一CPU模块9（相当于分析模块）接收与处理数据，然后，通过第一通信模块11、Internet网以及第二通信模块12传输给第一监控主机2（相当于空气样本通过通讯模块传输到火灾探测综合主机）中的第二CPU模块13，第一监控主机将第二CPU模块13汇总后的多路信息经过第三通信模块14及Internet网传输给监控平台3中的电脑主机20（对应于工控主机），进行信息融合处理；SF6探测器23、第二监测主机24及监控平台3之间的工作原理与此类似。本发明有益效果是：实现对变电站火灾多功能区多特征信息的同步探测，通过信息融合技术对多维参数进行优化组合、处理与判断，判断不同传感器对环境的不同反应，提高了灵敏度和效率，降低了误报率。
可见对比文件2已经给出了启示：采集的数据由通讯模块传送到探测综合主机，将各探测综合主机的数据通过通讯模块传送到工控主机，将各探测数据结合起来，采用基于神经模糊算法的信息融合技术对同步探测的多个信息进行合理支配与使用。而“将各种传感器互补与冗余信息依据优化准则组合起来，并根据使用者事先确定的报警设置灵敏度级别发出火灾警报”均是常见的信息优化和报警方式。因此采用区别（4）中步骤2的方式是本领域技术人员容易想到的。
基于上述理由，在对比文件1的基础上结合对比文件2-3以及本领域的常用技术手段，获得权利要求1所要求保护的技术方案，对本领域技术人员而言是显而易见的，因此，该权利要求所要求保护的技术方案不具有突出的实质性特点，不符合专利法第22条第3款有关创造性的规定。
对于复审请求人在意见陈述中的意见，合议组认为：
火灾监测数据越全面，对于火灾检测结果就越准确，因此为了更全面地获取检测数据，而将多个火灾探测系统结合起来综合利用，对本领域技术人员来说是很容易想到的。
对比文件2已经公开了在火灾探测系统中采用通信模块通过internet网进行传输信息，而无线通讯是常用的信息传输方式，用无线通讯模块代替现场布线方式来传输火灾信息是本领域技术人员很容易想到的。
对比文件3是用于耐火极限实验中烟气氧浓度测量装置，其给出了如何构建主动吸气式探测器装置的启示，而数据采样的位置及取样模块等部件的数量是根据需要来设定的，在火灾检测应用中为了能够全面准确地监测火灾气体，在多个位置设置多个取样模块对于本领域技术人员来说是显而易见的。
基于上述理由，复审请求人陈述的意见不能成立，不予接受。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年09月04日对本申请作出的驳回决定。由国家知识产权局原审查部门在本决定所针对的文本的基础上对本发明专利申请继续进行审查。
如对本复审请求审查决定不服,根据专利法第41条第2款的规定,请求人自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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